본 논문에서는 원형 배열 안테나를 장착한 차량이 이동하면서 메쉬 네트워크 환경을 구성할 때 다중 노드 빔 형성을 위한 안테나 선택 방식과 전력 제어 알고리즘을 제안한다. 제안한 안테나 선택 방법은 안테나의 방사 이득을 고려하여 빔 형성을 위한 안테나를 선택하고, 두 개 이상의 노드가 인접할 경우 배열 이득을 최대화하기 위해 안테나를 중복으로 선택한다. 제안한 전력 제어 알고리즘은 중복 안테나 선택 시 SIR이 최대가 되도록 각 안테나의 전력을 제어한다. 전산모의 실험을 통하여 제안한 알고리즘을 적용하여 기존의 방식과 비교하여 두 노드가 $15^{\circ}$로 인접했을 때 최대 2.5 dB의 SIR 향상을 보인다.
이동 에드 혹 네트워크(Mobile Ad hoc Network)에서는 노드들이 pear-to-pear 레벨에서 무선 채널을 통하여 대화 한다. 노드들은 지리적으로 이동이 자유로우며 무선 채널들은 영역 내에서 약하게 결합된다. 그리고 노드들이 자유롭게 이동할 수 있기 때문에 고정된 네트워크의 형태가 존재하지 않는다. 따라서 노드들간의 데이터 교관이나 노드간의 통신을 관리하기 위해서 리더 노드(Leader Node)가 필요하다. 본 논문에서는 이웃 노드간에만 대화가 허용되는 이동 에드 혹 네트워크를 위한 효율적인 리더 노드 선택 알고리즘을 소개한다. 그리고 시뮬레이션을 통한 알고리즘의 성능 평가 결과를 보인다. 본 논문에서 소개한 알고리즘은 노드들의 이동에 영향을 받지 않고 최소한의 무선 자원만을 사용하는 효율적이고 실용적인 알고리즘이다.
통합설계의 분할 단계에서 스케줄링을 함께 고려하기 위해 FDS(Force-Directed Scheduling) 를 응용하는 기존의 방법들은 분할될 노드를 선택하면서 그 노드가 스케줄 되어야 하는 제어구간을 결정한다. 그러나, 노드를 선택하기 위해 힘을 응용하는 기존의 분할 방법들은 알고리즘 실행시간은 현격하게 줄이는 반면 성능은 저하되는 결과를 보인다 FDS 응용 기법은 노드의 모빌리티와 구현비용에 따라 분할할 대상 노드를 결정하고 분할 이후에 다른 노드들의 모빌리티를 변경하게 된다. 따라서, 분할 대상 노드들 중에서 어떤 노드를 최초로 선택하여 분할하는가에 따라서 전체적인 분할의 결과가 영향을 받게 된다. 본 논문에서는 기존의 힘 응용에 의한 분할 알고리즘의 실행시간 측면에서의 장점을 유지하면서 성능을 개선할 수 있도록 하기 위하여 효과적인 처음 분할 대상 노드 선택 방법을 제안한다. 제안 논문에 의한 분할 결과는 기존 방법의 알고리즘 실행시간을 초과하지 않으면서 개선된 성능을 보인다.
멀티홉 셀룰러 네트워크 환경에서 노드의 이동성은 이동 노드와 액세스 노드 사이에 안정적인 경로를 찾고 유지하는데 악영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 멀티홉 셀룰러 네트워크 환경에서 단말의 이동성을 고려하여 빠르고 신뢰할 수 있는 이웃노드 탐색 프로토콜을 제안한다. 제안하는 이웃노드 탐색 프로토콜은 적합한 이웃노드를 신속하게 찾기 위해 각 링크 간 품질을 비교하여 불필요한 제어 메시지의 송수신을 막고, 선택 가능성이 높은 이웃노드 순으로 충돌 없이 제어 메시지를 전달 할 수 있도록 우선순위 기반 접속 제어를 수행한다. 시뮬레이션 결과, 제안한 이웃노드 탐색 프로토콜은 기존 방식보다 빠른 시간 내에 이웃노드를 찾을 수 있으며, 검색해야 하는 이웃노드 수가 증가하거나 노드의 이동성이 증가함에도 불구하고 더 좋은 중계 노드를 선택할 수 있다.
인터넷의 발전에 따라 다자간 그룹 통신 환경이 주목을 받게 되었고 이를 위해 다대다 멀티캐스트를 이용한 통신 기법들이 제안되었다. 이들 중 GAM (Group Aided Multicast) 은 다대다 멀티캐스트의 신뢰적 전달을 보장하기 위해 트리 기반의 손실 복구 기법을 제안하고, 제어 트리 관리 비용과 손실 복구 효율성간의 접점을 찾기 위해 그룹 개념을 도입하고 그룹의 대표로서 코어 노드를 정의한다. 코어 노드는 네트워크 상의 특정 지점에 미리 설치된 전용 노드로서 그룹 내의 손실 복구와 그룹 간의 손실 제어를 담당한다. 그러나 이러한 전용 코어 노드의 도입은 프로토콜의 가용성을 제한하고 코어 노드의 설치 부담을 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 별도의 코어 노드의 설치 없이 프로토콜이 동작할 수 있도록 세션 참가자 중에서 코어 노드를 동적으로 선택하고, 로컬 그룹 노드 중에서 제어 트리의 효율성을 최대한 보장하는 노드의 위치를 결정하는 기법을 제안한다.
코드 분할 다중 접속 기법은 주파수 선택적 페이딩과 다중 경로 페이딩에 강인할 뿐만 아니라 주파수 재사용 효율이 좋으므로 수중 환경에서의 유망한 매체 접속 제어 기법으로 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 시변 수중 음향 채널에서 코드 분할 다중 접속 방식의 폐루프 전력 제어 기법을 설계한다. 본 기법에서는 싱크 노드가 센서 노드로부터 수신한 패킷의 수신 전력을 바탕으로 시변하는 상향 링크를 분석하고 각 센서 노드의 경로 손실의 크기를 포함한 제어 패킷을 센서 노드로 전송한다. 센서 노드는 이를 바탕으로 전력 제어를 수행함으로써 시변 수중 채널에서 효율적인 전력 제어가 가능하다.
본 논문은 다양한 센서들과 디바이스들이 실시간으로 정보를 주고 산업 IoT 환경에서 실시간 분산 제어 역할을 하는 마스터 노드(Master Node)인 CPS시스템이 시스템장애 또는 내, 외부적인 요인으로 인해 정상적인 수행을 하지 못할 때 일시적으로 마스터 노드의 기능을 수행할 수 있는 싱크노드(Sink Node)를 선정하여 대리 마스터 노드를 결정하는 방안을 제시한다. 산업 IoT환경에서 마스터 노드의 역할로써 중요한 파라미터들을 선정한다. 이 후 상황에 따라 파라미터들의 가중치를 변경하여 우선순위 알고리즘을 통해 지속적으로 싱크 노드들의 우선순위에 대한 정보를 마스터 노드와 싱크노드들 간 공유하게 된다. 마스터 노드의 결함이 발생 시 우선순위가 높은 싱크노드가 마스터 노드의 역할을 대신 수행하여 예기치 못한 상황에도 데이터를 유지할 수 있도록 한다.
선택결합을 갖는 협동 다이버시티 시스템의 성능을 만족시키는 연결노드의 전력제어 범위를 검토하였다. 그리고 전력제한이 있는 연결노드가 시스템의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 레일레이 페이딩 하에서 각 경로의 평균 신호 대 잡음비가 동일할 경우, 연결노드가 하나이며 선택결합을 갖는 협동 다이버시티의 이득은 수신오율 $1{\times}10^{-3}$에서 13.5 dB 이다. 그리고 전력제한이 있는 연결노드는 시스템의 성능에 많은 영향이 있음을 알 수 있었다. 그러므로 ad-hoc 네트워크에서 전력제한이 있는 노드는 협동 다이버시티의 연결노드로 바람직하지 않다.
본 논문에서는 망 노드에서의 폭주를 B-ISDN UNI에서 예방하기 위해 B-NT에서 일시적인 셀 저장 및 선택적 셀 폐기를 수행하는 트래픽 흐름 제어를 제안하였다. 제안된 구조는 B-NT 시스템에서 T 접속을 향하는 출력 셀 흐름을 감소 또는 억제시키도록 구성하고, 인접 망 노드의 상태를 정상, 준폭주, 폭주의 세상태로 정의하였다. 준폭주 상태에서는 손실에 민감한 트래픽은 일시적으로 저장되어 출력 셀 흐름의 속도를 저하시키고, 폭주 상태에서는 손실에 민감한 트래픽의 셀 저장과 더불어 지연에 민감한 트래픽의 셀이 선택적으로 폐기되어 최대한 출력 트래픽 흐름을 억제시킨다. 입력 셀 흐름과 망 노드 상태의 변화를 IBP와 3 상태 마르코프 체인으로 모델링하여 B-NT 시스템에서 제안된 구조의 성능 분석을 위한 시뮬레이션을 수행하여 적당한 버퍼 사이즈를 구하고 망 노드의 상태에 따른 제안한 구조의 성능 변화를 조사한 결과 망 노드에서의 폭주 정도가 극심한 경우에는 제안한 방법으로 제어가 거의 불가능하지만, 그 외의 경우에는 2,000셀 이상의 버퍼 사이즈로 제어가 가능함을 알 수 있었다.
FCM 기반 RBF 네트워크는 서로 다른 학습 구조가 결합된 혼합형 모델로서, 입력층과 중간층의 학습 구조는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 입력층과 중간층의 학습시 입력벡터와 중간층의 노드중에서 중심과 입력벡터간의 가장 가까운 노드를 승자 노드로 선택하여 출력층으로 전달한다. 그리고 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용하여 중간층의 승자 뉴런이 출력층의 입력벡터로 적용한다. 하지만 많은 패턴이 입력벡터로 제시될 경우 학습 성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 중간층과 출력층의 학습 구조인 Max_Min 알고리즘의 학습 성능을 개선시키기 위해 퍼지 제어시스템을 이용하여 학습률을 동적으로 조정하는 퍼지 제어 기법을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 방법의 학습 성능을 평가하기 위하여 컨테이너 영상에서 추출한 숫자, 영문 식별자를 학습 데이터로 적용한 결과, 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크보다 학습 시간이 적게 소요되고, 학습의 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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